REMO: Reflexionsbasierte Meta-Optimierung verbessert Prompt-Performance von LLMs
In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird das neue Framework REMO vorgestellt, das die Art und Weise, wie große Sprachmodelle (LLMs) mit Textprompts optimiert werden, grundlegend verändert. Während bestehende Methoden wie TextGrad die Prompt-Optimierung automatisch und gradientenähnlich durchführen, bleiben sie statisch und nutzen keine gesammelten Erfahrungen aus vorherigen Optimierungen.
